在數字時代，視訊已經成為一種主要的内容形式。但是了解和解釋視訊内容是一項複雜的任務，不僅需要視覺和聽覺信号的整合，還需要處理上下文的時間序列的能力。本文将重點介紹稱為video - llama的多模态架構。Video-LLaMA旨在使LLM能夠了解視訊中的視覺和聽覺内容。論文設計了兩個分支，即視覺語言分支和音頻語言分支，分别将視訊幀和音頻信号轉換為與llm文本輸入相容的查詢表示。
video - llama結合了視訊中的視覺和聽覺内容，可以提高語言模型對視訊内容的了解。他們提出了一個視訊Q-former來捕捉視覺場景的時間變化，一個音頻Q-former來整合視聽信号。該模型在大量視訊圖像标題對和視覺指令調優資料集上進行訓練，使視覺和音頻編碼器的輸出與LLM的嵌入空間對齊。作者發現video - llama展示了感覺和了解視訊内容的能力，并根據視訊中呈現的視覺和聽覺資訊産生有意義的反應。
Video-LLaMa的核心元件
1、Video Q-former:一個動态的視覺解釋器
Video Q-former是video - llama架構的關鍵元件。它旨在捕捉視覺場景中的時間變化，提供對視訊内容的動态了解。視訊Q-former跟蹤随時間的變化，以一種反映視訊演變性質的方式解釋視覺内容。這種動态解釋為了解過程增加了一層深度，使模型能夠以更細緻入微的方式了解視訊内容。
VL分支模型：ViT-G/14 + BLIP-2 Q-Former
- 引入了一個兩層視訊Q-Former和一個幀嵌入層(應用于每幀的嵌入)來計算視訊表示。
- 在Webvid-2M視訊标題資料集上訓練VL分支，并完成視訊到文本的生成任務。還将圖像-文本對(來自LLaVA的約595K圖像标題)添加到預訓練資料集中，以增強對靜态視覺概念的了解。
- 預訓練後，使用MiniGPT-4, LLaVA和VideoChat的指令調優資料進一步微調我們的VL分支。
2、Audio Q-former:視聽內建
Audio Q-former是Video-LLaMa架構的另一個重要元件。它內建了視聽信号，確定模型完整地了解視訊内容。Audio Q-former同時處理和解釋視覺和聽覺資訊，增強對視訊内容的整體了解。這種視聽信号的無縫內建是Video-LLaMa架構的一個關鍵特征，它在其有效性中起着至關重要的作用。
- AL分支(音頻編碼器:ImageBind-Huge)
- 引入兩層音頻Q-Former和音頻段嵌入層(應用于每個音頻段的嵌入)來計算音頻表示。
- 由于使用的音頻編碼器(即ImageBind)已經跨多個模态對齊，是以隻在視訊/圖像指令資料上訓練AL分支，隻是為了将ImageBind的輸出連接配接到語言解碼器。
訓練過程
模型是在視訊圖像标題對和視覺指令調優資料集的大量資料集上訓練的。這個訓練過程将視覺和音頻編碼器的輸出與語言模型的嵌入空間對齊。這種對齊確定了高水準的準确性和了解力，使模型能夠根據視訊中呈現的視覺和聽覺資訊生成有意義的響應。
作者還提供了預訓練的模型：
我們可以直接下載下傳測試或者微調
影響和潛力
video - llama模型展示了一種令人印象深刻的感覺和了解視訊内容的能力。它基于視訊中呈現的視覺和聽覺資訊。這種能力标志着視訊了解領域的重大進步，為各個領域的應用開辟了新的可能性。
例如，在娛樂行業，Video-LLaMa可用于為視障觀衆生成準确的語音描述。在教育領域，它可以用來建立互動式學習材料。在安全領域，它可以用來分析監控錄像，識别潛在的威脅或異常情況。
論文和源代碼在這裡：
arxiv 2306.02858
作者：TutorMaster